LangChainでサポートRAGパイプラインを構築するための実用的なガイド

サポート業務に携わっている方なら、この感覚をご存じでしょう。チケットの量は増え続け、誰もがAIがいかに役立つかについて話しています。しかし、解決するよりも頭痛の種を増やすようなありきたりのチャットボットも目にしてきたはずです。それらが失敗するのは、自社の製品やポリシー、顧客が実際に直面している問題について全く理解していないからです。まるで新入社員を何のトレーニングもなしに電話応対させるようなものです。

ここで登場するのが、検索拡張生成（RAG）です。これは、AIモデルが自社の社内ナレッジやヘルプセンター、社内ドキュメント、さらには過去のサポートチケットまでも利用して質問に回答できるようにするAIアプローチです。曖昧で役に立たない返答をするボットと、完璧で文脈を理解した解決策を提供するボットとの違いは、ここにあります。

開発者が待機しているチームにとって、LangChainは、これらのRAGパイプラインをゼロから構築するための人気のあるオープンソースツールです。この記事では、LangChainを使ってサポートRAGパイプラインを構築する際の概念を解説します。しかし、さらに重要なこととして、すぐに使えるソリューションを求めているサポートチーム向けの、より直接的で強力な、セルフサービス型の方法についても見ていきます。

DIYでサポートRAGパイプラインを構築するために必要なもの

詳細に入る前に、これをゼロから構築するために何が必要か、現実的に考えてみましょう。これは週末に気軽にできるプロジェクトではなく、本格的なエンジニアリングの取り組みであり、相応の投資が必要です。

準備が必要なものの簡単なリストはこちらです：

• 開発力： Python、API、そしてしばしば厄介なAIフレームワークの世界に精通したエンジニアが必要です。これは、コードをかじり始めたばかりの人が担当できる仕事ではありません。

• LLM APIキー： OpenAIのような大規模言語モデル（LLM）プロバイダーのアカウントが必要です。これは、回答の生成と、AIの検索を強化する「埋め込み」の作成の両方に対して、利用料を支払うことを意味します。

• ベクトルデータベース： これは、AIが迅速に検索できるようにナレッジを保存する特殊なデータベースです。Pinecone、ChromaDB、FAISSなどが一般的ですが、いずれもセットアップ、設定、管理が必要です。

• ホスティングインフラ： パイプラインを実行するためのサーバーが必要です。つまり、24時間365日オンラインに保つために、クラウドホスティング（AWSやGoogle Cloudなど）をセットアップし、料金を支払う必要があります。

• 多くの時間と忍耐力： これが最大の要素です。RAGパイプラインの構築、テスト、微調整は、正しく機能させるまでに数週間、あるいは数ヶ月かかることもある大きなプロジェクトです。

LangChainを使ったサポートRAGパイプラインの構築：ステップバイステップガイド

RAGパイプライン構築の主要な段階を分解してみましょう。各ステップについて、LangChainでどのように行うかを見ていき、その後、サポートチーム向けに設計された、より効率的でノーコードなアプローチと比較します。

ステップ1：サポートナレッジの読み込みとインデックス作成

LangChainでの方法：

まず最初に、データをシステムに取り込む必要があります。LangChainでは、これは「ドキュメントローダー」を使って行います。これは、各ナレッジソースに接続するためのPythonコードを書くことを意味します。公開されているヘルプドキュメントをスクレイピングするために「WebBaseLoader」を使ったり、社内ガイドのために「GoogleDocsLoader」を使ったり、ヘルプデスクのAPIから情報を取得するためにカスタムローダーを構築したりするかもしれません。

このプロセスは、APIキーの管理、さまざまなファイル形式への対応、そして情報が最新の状態に保たれるようにスクリプトを書くことを伴うことがよくあります。後で新しいナレッジソースを追加することにした場合、コードに戻って全く新しいローダーを構築する必要があります。

よりシンプルな代替案：

では、もしそのすべてをスキップできるとしたらどうでしょう？eesel AIのようなプラットフォームは、100以上のソースとのワンクリック連携を提供します。コードを書く代わりに、アカウントを安全に接続するだけです。Zendeskのチケット、Confluenceのwiki、社内のGoogleドキュメントからAIに学習させたいですか？いくつかのボタンをクリックしてアクセスを承認するだけで完了です。エンジニアが数日かかるかもしれないタスクが、シンプルなダッシュボードから数分で終わります。

ステップ2：ドキュメントのチャンク分割と埋め込みの作成

LangChainでの方法：

ドキュメントを読み込んだら、そのままAIに渡すことはできません。長すぎるのです。それらをより小さく、管理しやすい部分に分割する必要があり、このプロセスは「チャンキング」と呼ばれます。LangChainは「RecursiveCharacterTextSplitter」のようなツールを提供しますが、最善の方法を見つけ出すのはあなた次第です。「chunk_size」や「chunk_overlap」といった設定をいじくり回して、何が機能するかを確認するためにかなりの時間を費やすことになるでしょう。

チャンキングの後、各部分は埋め込みモデルに送られ、テキストはその意味を捉えた数字の羅列（ベクトル）に変換されます。これらのベクトルは、先ほどセットアップしたベクトルデータベースに保存されます。

よりスマートで自動化されたアプローチ：

これもまた、マネージドプラットフォームが代行してくれる大きな技術的作業です。eesel AIは、チャンキングと埋め込みのプロセス全体を自動化し、サポートスタイルのコンテンツに微調整された手法を使用します。技術的な詳細について考える必要はなく、ただ機能します。

さらに良いことに、eesel AIは実際に過去のチケットでトレーニングすることができます。何千もの過去のサポートチャットやメールを掘り下げて、ブランドのトーンを学び、一般的な顧客の問題を把握し、成功した解決策がどのようなものかを、すべて自律的に学習します。これは、数ヶ月にわたるカスタム開発作業なしには、標準的なLangChainツールでは得られないものです。

ステップ3：リトリーバーの設定

LangChainでの方法：

「リトリーバー」は、パイプラインの中でベクトルデータベースを検索する部分です。顧客が質問をすると、リトリーバーの仕事は、LLMに示すべき最も関連性の高いテキストの断片を見つけることです。LangChainでは、コード内でベクトルデータベースを指し示すことでこれを設定します。そのパフォーマンスは、埋め込みステップをどれだけうまくやったか、そして使用している検索アルゴリズムに完全に依存します。

より良い検索のためのナレッジ統合：

基本的なLangChainセットアップの大きな弱点は、通常一度に1つのナレッジベースしか検索しないことです。しかし、実際のサポートチームのナレッジはあちこちに散らばっています。顧客の問題は、ヘルプ記事で触れられ、プライベートなSlackチャンネルで議論され、Googleドキュメントに完全に文書化されているかもしれません。

eesel AIは、接続されたすべてのソースを1つの統一されたナレッジレイヤーにまとめることで、この問題を回避します。質問が来ると、ヘルプデスクのマクロ、過去のSlackの会話、技術文書から同時にコンテキストを引き出して、可能な限り最良の回答を提供できます。また、ナレッジの範囲を簡単に限定して、さまざまな業務のために異なるAIエージェントを作成することもできます。例えば、IT文書のみを使用する社内ITボットを持つ一方で、一般向けのボットはヘルプセンターに限定することができます。

eesel AIが様々なソースからのナレッジをどのように統合するかを示すインフォグラフィック。LangChainでサポートRAGパイプラインを構築する際の重要なステップです。

ステップ4：回答の生成とアクションの実行

LangChainでの方法：

最後のステップは、すべてをまとめることです。ユーザーの質問と検索されたテキストを受け取り、それらをプロンプトにまとめてLLMに送り、回答を作成させる「Chain」（「RetrievalQA」など）を作成します。

しかし、AIに実際に何かをさせたい場合はどうでしょうか？チケットにタグを付けたり、注文番号を調べたり、人間のエージェントにエスカレーションしたりするなどです。LangChainでは、これは「Tool」を使用する複雑な「Agent」を構築することを意味します。これは複雑さが飛躍的に増し、正しく実行するにはAI開発に関する深い理解が本当に必要です。

ノーコードでカスタマイズ可能なワークフローエンジン：

ここで、専用のサポートプラットフォームが大きくリードします。eesel AIでは、シンプルで視覚的なプロンプトエディタを使用して、AIの個性、トーン、そして人間に引き継ぐべき場合のルールを定義します。

さらに良いことに、一行のコードも書かずにカスタムアクションを与えることができます。「チケットに『請求に関する問題』のタグを付ける」、「Shopifyから注文状況を調べる」、「Jiraチケットを作成してTier 2にエスカレーションする」といった設定が可能です。このレベルの制御により、単に質問に答えるだけでなく、ワークフロー全体を自動化できます。これにより、ボットは単純なQ&Aマシンから、実際に問題を解決できる自律型エージェントへと変わります。

eesel AIのノーコードワークフローエンジンのスクリーンショット。カスタムアクションのためにLangChainでサポートRAGパイプラインを構築するよりもシンプルな代替案です。

LangChainでサポートRAGパイプラインを構築する際の一般的な落とし穴

LangChainでサポートRAGパイプラインを構築していると、プロジェクト全体を停滞させる可能性のある障害にぶつかりやすいです。ここでは、いくつかの一般的なものと、マネージドソリューションがそれらを完全に回避するのにどのように役立つかを紹介します。

LangChainでのサポートRAGパイプライン構築：サポートチームのための「構築」対「購入」

LangChainは素晴らしく、強力なフレームワークです。非常に特殊でカスタムなAIアプリケーションをゼロから構築する開発者にとっては、驚くべきツールです。

しかし、サポートチームにとっての目標は、AIインフラ企業になることではありません。目標は、顧客の問題をより速く解決し、エージェントの燃え尽き症候群を減らし、顧客をより幸せにすることです。LangChainを使ったDIYルートは、多くの複雑さ、長い開発期間、そして本当に重要なこと、つまり素晴らしいサポートを提供することから焦点をそらすメンテナンスの頭痛の種をもたらします。

インテリジェントなサポート自動化への最速の道

eesel AIは、カスタムビルドのRAGパイプラインのすべてのパワーを、一切の面倒なしに提供します。これは単なる開発者向けではなく、サポートチームのために構築されたエンタープライズグレードのプラットフォームです。ナレッジを統合し、チームの過去の会話から学習し、わずか数分でワークフロー全体を自動化するツールを提供します。

あなたのビジネスを実際に理解するAIで、最前線のサポートを自動化する準備はできましたか？ **eesel AIの無料トライアルにサインアップ**して、その動作を自分自身で確かめてください。